Tarea 1

Maria Jose Meisel

Librerias

1.1

Descargue el conjunto de datos y formatéelo como un DataFrame de pandas.

Filtra el DataFrame para incluir solo las filas correspondientes a los ganadores de medallas de 2016

Enumera los cinco deportes más importantes en función del mayor número de medallas concedidas. Filtra el DataFrame una vez más para incluir solo los registros de los cinco deportes principales en 2016.

Genere un gráfico de barras con los recuentos de registros correspondientes a cada uno de los cinco deportes principales.

Generar un histograma para la característica Edad de todos los ganadores de medallas en los cinco deportes principales (2016).

Genera un gráfico de barras que indique cuántas medallas ganó el equipo de cada país en los cinco deportes principales en 2016.

Genere un gráfico de barras que indique el peso medio de los jugadores, clasificados en función del género, que ganaron en los cinco principales deportes en 2016.

1.2

Descargue el conjunto de datos y formatéelo como un pandas DataFrame

Filtrar el DataFrame para incluir únicamente las filas correspondientes a los ganadores de medallas de 2016 en los deportes mencionados en la descripción de la actividad

Observe las características del conjunto de datos y anote su tipo de datos: ¿son categóricos o numéricos?

Variables Numericas

Variables Categoricas

Evaluar cuál sería la visualización adecuada para que un patrón global represente las características de height y weight

Evaluar cuál sería la visualización adecuada para representar las estadísticas resumidas de las características de height y weight en función de las medallas, separadas además por género de los atletas.

Vuelve a crear el DataFrame de las emisiones de dióxido de carbono y del PIB.

Crea un gráfico de dispersión con los ejes x e y como year y co2 respectivamente. Añada un para los valores de co2 con el parámetro marginaly_y.

Crea un gráfico de caja para los valores del PIB con el parámetro marginal_x. Añada los parámetros de parámetros de animación en la columna del año

Crea un gráfico de dispersión con los ejes x e y como gdp y co2 respectivamente.

Cree un contorno de densidad con los ejes x e y como pib y co2 respectivamente.

1.4

Descargue el conjunto de datos googleplaystore.csv y formatéelo como un pandas DataFrame

Elimina las entradas del DataFrame que tienen valores de característica de NA.

Cree el gráfico de barras necesario del número de aplicaciones en cada categoría Content Rating

Cree el mapa de calor necesario indicando el número de aplicaciones en la app en rangos Category y Rating

Combine el código del gráfico de barras y del mapa de calor y cree una visualización con ambos gráficos vinculados dinámicamente entre sí.

Interprete cada visualización

El grafico de barras para Content Rating nos permite concluir que la mayoria de aplicaciones son hechas para todo publico. El mapa de calor nos permite concluir que las apps de familia y finanzas tiene mejor que rating que las demas apps.